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RSS订阅原创 深度学习模型常见归因方法（持续更新。。。）
人类做归因通常是依赖于反事实直觉。当人类将某些责任归因到一个原因上，隐含地会将缺失该原因的情况作为比较的基线(baseline)。例如，想睡觉的原因是困了，那么不困的时候就不想睡觉。基于人类归因的原理，深度网络归因也需要一个基线(baseline)输入来模拟原因缺失的情况。在许多深度网络中，输入空间天然存在着一个baseline。例如，在目标识别网络中，纯黑图像就是一个基线。
2025-02-21 16:00:44
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原创 Linux: 列出父目录下每个子目录包括的文件个数
如果想根据文件个数/文件行数大小进行排序，就用管道符在后面接sort -n -k1(或-k2)) 下每个子目录内每个文件的行数。) 下每个子目录内的文件个数。
2024-11-08 15:37:50
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